Lineatura

Esto quiere decir que para calcular la cantidad de colores que puede contener una imagen de pixeles, debemos elevar el número 2 a la cantidad de bits utilizados para almacenar el color en un pixel. Los ejemplos de esta fórmula se encuentran aquí abajo. 

 Imagen de  1bit

Imagen de 8 bits = 256 colores

Imegen de 16 bits = 65536 colores

Imagen de 24 bits = 16'777.216 colores

Las imágenes de 8 bits son un caso especial, puesto que su color se define por índices (color "indexado") o números almacenados en una tabla de color.

La diferencia entre una imagen de 16 y 24 bits sólo es notoria en colores suavemente degradados. En la imagen de 16 bits se ven mucho más las bandas de color, debido a la falta de colores para representar un degradado continuo. 

  16 bits

24 bits

Imágenes de 32 bits

Existen además imágenes con profundidad de pixel de 32 bits. Los 8 bits (1 byte) adicionales de profundidad sobre las imágenes de 24 bits, le permiten almacenar la transparencia de la imagen. Este byte adicional es generalmente llamado máscara o canal alfa, y almacena, en una imagen de 256 niveles de grises, diferentes valores de transparencia. 

Normalmente, un pixel blanco en la máscara hace que el pixel correspondiente en la imagen se muestre completamente opaco (no deja ver el fondo) y un pixel negro en la máscara hace al pixel de la imagen completamente transparente (deja ver el fondo). Los grises logran transparencias intermedias.


Tamaño de una imagen de pixeles en la memoria
Se puede calcular el tamaño de cualquier archivo de imagen de pixeles multiplicando la cantidad de pixeles horizontales por la cantidad de pixeles verticales, y luego multiplicar ese producto por la profundidad, así:

Tamaño en pixeles	Profundidad de pixel	Tamaño del archivo
		bits	bytes	Kbytes	Mbytes
640 x 480	x 1 bit	= 307.200	= 38.400	= 37.5	= 0.036
640 x 480	x 8 bits	= 2´457.600	= 307.200	= 300	= 0.292
640 x 480	x 24 bits	= 7´372.800	= 921.600	= 900	= 0.878
640 x 480	x 32 bits	= 9´830.400	= 1´128.000	= 1200	= 1.171

1 byte =	8 bits
1 Kbyte =	1024 bytes
1 Mbyte =	1024 kbytes

 

UCR

Son las siglas de la expresión inglesa Under Colour Removal (eliminación del color subyacente). Es una técnica aplicada en la separación de colores para su impresión.
Sólo actua en las areas neutras (grises). Se identifican aquella zonas de la imagen o diseño en las que la mezcla CMY (Cián, Magenta y Amarillo) es neutra o muy cercana al neutro (gris) y se sustituye en lo posible esa mezcla por una cantidad de tinta negra que dé los mismos resultados, pero nunca se eliminan del todo los colores CMY (para que las sombras no pierdan profundidad). La UCR se aplica sobre todo en las zonas de sombras.
La función UCR se mide como un porcentaje total de cobertura de tinta, es decir: Si las cuatro tintas fueran al 100%, darían un 400% (inaplicable en el mundo real por los problemas y costes que causaría). Por eso se puede hablar de UCR con un total de tinta del 280%, por ejemplo. Ese valor total de tinta se calcula sumando los valores máximos de los cuatro colores en las zonas más oscuras de una imagen (tope que no se puede superar).
El tipo de UCR depende del tipo de impresión y del papel que se van a usar. La impresión en rotativas de periódicos en papel prensa usa UCRs mucho más bajos (280%, por ejemplo) que la impresión de huecograbado en papel estucado (fácil un 320% o superior, por ejemplo).
La impresión en papeles más absorbentes y de peor calidad obliga a aplicar valores de UCR menores, lo que implica una intervención más intensa sobre la imagen, que se reproduce inevitablemente peor.
El exceso de UCR (un valor demasiado bajo, que implica demasiada eliminación de CMY) hace que las imágenes queden 'planas', faltas de vida y que aparezca incluso la sensación de ver las sombras en negativo (por falta de tono).
La falta de UCR (un valor alto, que implica poca eliminación de CMY), causará repinte en las impresiones, que las sombras se cieguen perdiendo detalle, alteraciones de tonos, y costes mayores en grandes tiradas.
En Photoshop (y otros programas), además de elegir el valor total de tinta de una UCR, se pueden elegir el valor máximo de tinta negra (con un tope de 100%, evidentemente).
El otro procedimiento estándar en la separación de colores es GCR. Las ventajas e inconvenientes de aplicar uno u otro dependen del muchos factores, el tipo de imagen incluido.

GCR

Son las siglas de la expresión inglesa Gray Component Replacement (sustitución del componente gris). Es una técnica aplicada en la separación de colores para su impresión.
Consiste en sustituir en todos los colores, siempre que sea posible, aquellos porcentajes de CMY que sumados den un tono neutral (gris) para sustituirlo por tinta negra (K).
A diferencia del caso de UCR (la otra técnica que existe en separación de colores), GCR se aplica a todas las zonas de la imagen, sea en sombras, luces o tonos medios.
Una GCR mal aplicada o excesiva (que implica demasiada sustitución de CMY por negro y una pérdida de densidad) hace que las imágenes queden poco saturadas en las sombras. Ese problema se suele solucionar con la aplicación de UCA (Under Color Addition: Adición de color subyacente).
Una CGR bien aplicada hace que sea más fácil registrar bien las imágenes al imprimir y que las zonas neutrales se mantengan como tales.
Los métodos para aplicar esa GCR varían de fabricante a fabricante. En el caso de Photoshop, se puede especificar cómo debe generarse la plancha del negro (incuyendo una curva), el máximo de tinta negra (en porcentaje), el límite total de tinta (en porcentaje) y la cantidad de UCA.
El otro procedimiento estándar en la separación de colores es UCR. Las ventajas e inconvenientes de aplicar uno u otro dependen del muchos factores, el tipo de imagen incluido.

Lineatura

Lineatura
La lineatura es la densidad de la trama de semitonos y el trapping indica el grado de aceptación de una tinta sobre otra impresa anteriormente y todavía húmeda, en la impresión multicolor simultánea.

La lineatura se mide en líneas por pulgada (lpi o lpp). Cuando mayor es la Lineatura, el punto es menor, y esta exige una alta resolución por parte de la filmadora.

Tramar las imágenes es una necesidad por la limitación de la impresión, para poder conseguir el efecto óptico de una imagen de tono continuo.

Separación de colores

En reimpresión e imprenta, la preparación del material fragmentando sus componentes de color en las pocas tintas (usualmente cuatro) con las que se imprimirá el trabajo. El proceso de producir las planchas se llama separación (dado que los colores que componen el trabajo se separan físicamente). 

 

En cuatricromía (el procedimiento más usual de impresión en color), esa fragmentación o separación de colores implica distribuir los valores de color de cada zona por las cuatro planchas. Así, si un valor RGB original es 255/0/0 (o sea: Un rojo brillante) es muy posible que se distribuya en valores CMYK 0/100/100/0 o algo similar (es decir: nada de cian, nada de negro y máximo de magenta y amarillo). la impresión con otros sistemas de color simplemente implica mayor o menor número de planchas (o separaciones).
La separación de colores se hace mediante procedimiento y algoritmos más complejos y sutiles que la mera translación de valores. Los dos más usuales (al menos en cuatricromía) son: UCR y CGR, cada uno con sus ventajas e inconvenientes y sus variantes propias. El uso de estos procedimientos se hace para reducir costes y complejidad al tiempo que se obtiene la mayor calidad posible.
El ahorro de tintas, intentar eliminar problemas como el repinte o la falta de secado por exceso de tinta, la mejor definición de los detalles en las zonas de sombras, una mejor reproducción de los tonos suaves en las luces... Todos ellos son puntos a tener en cuenta al hacer una separación de colores.

 

Trama estocástica

Sistema de tramado de imágenes por el que se reproducen los distintos tonos de color distribuyendo los puntos de tinta de forma controlada pero aparentemente aleatoria (es decir: De forma "estocástica").

 

 
El tamaño de los puntos no varía, varía la frecuencia de su distribución (por eso se llaman también 'tramas de frecuencia modulada'). En las zonas claras, hay menos puntos, en las oscuras hay más.

Patrón de moaré

En informática gráfica, o gráficos por computador, un patrón de moaré (pronunciado [mwa.ˈʀe]) es un patrón de interferencia que se forma cuando se superponen dos rejillas de líneas con un cierto ángulo, o cuando tales rejillas tienen tamaños ligeramente diferentes. Su nombre es debido al conocido físico francés Jean Claude Moaré et Lampard.

Un patrón de moaré, formado por dos conjuntos de líneas paralelas, un conjunto inclinado en un ángulo de 5 grados respecto al otro

El dibujo muestra un patrón de moaré típico. Las líneas pueden ser las fibras textiles en una tela de seda de moaré (las que le dan su nombre al efecto), o bien simples líneas en una pantalla de ordenador, el efecto se presenta igualmente en ambos casos. El sistema visual humano crea la ilusión de bandas oscuras y claras horizontales, que se superponen a las líneas finas que en realidad son las que forman el trazo. Patrones de moaré más complejos pueden formarse igualmente al superponer figuras complejas hechas de líneas curvas y entrelazadas.
El término proviene de moaré, un tipo particular de textil en seda y que posee una apariencia onduleante o fluctuante, gracias a los patrones de interferencia formados por la estructura misma del tejido.
Los patrones de moaré pueden llegar a ser considerados artefactos en el contexto de los gráficos por computadora y la infografía, pues pueden incluirse durante el proceso de captura de una imagen digital (por ejemplo, durante el escaneo de una imagen con detalles muy finos) o producirse durante la generación de una imagen sintética en 3D.
Los patrones de moaré también pueden ser útiles en el contexto del estudio de la fatiga de materiales. Una rejilla tomada sobre un material intacto puede sobreponerse a una rejilla obtenida del mismo material bajo esfuerzos, y gracias a los patrones de moaré los cambios diminutos en el material pueden hacerse aparentes, ya que el patrón de moaré es mucho más ostensible que las diferencias elásticas del material.
Rango dinámico
Se conoce como Rango Dinámico (Dynamic Range) a la cantidad de señales un aparato, medio o soporte es capaz de distinguir o representar.

Un aparato receptor con un gran rango dinámico es capaz de recibir señales más variadas que otro con menor rango dinámico, ya que puede distinguir señales más tenues e intensas que el otro. Un escáner con gran rango dinámico, por ejemplo, podrá leer más datos de una imagen concreta que otro con menor rango dinámico.

En el caso de aparatos relacionados con la óptica (escáneres, cámaras, película fotográfica) el rango dinámico se mide teniendo en cuenta la densidad mínima (datos "más tenues") y la densidad máxima (datos "más oscuros o cargados") que pueden representar o captar.
Profundidad de pixel Si las coordenadas del pixel determinan su posición en la imagen, la profundidad es la cantidad de memoria requerida para almacenar su color.

 

La profundidad de un pixel no se debe confundir con la posición de ese pixel en un eje Z imaginario (considerando los ejes X y Y como su posición en el plano). Esta "profundidad" sólo representa cantidad de información, no posición espacial.

La unidad mínima de almacenamiento en la memoria de un computador es 1 bit, el cual puede tomar solamente dos valores: 1 ó 0. Por ello, los computadores, en lugar de usar el sistema decimal de numeración que utilizamos en la vida cotidiana, utilizan el sistema binario.

 

Armonias de color

Los colores armónicos son aquellos que funcionan bien juntos, es decir, que producen un esquema de color atractivo a la vista. El círculo cromático es una valiosa herramienta para determinar armonías de color. Los colores complementarios son aquellos que se contraponen en dicho círculo y que producen un fuerte contraste. Así, por ejemplo, en el modelo RYB, el verde es complementario del rojo, y en el modelo CMY, el verde es el complementario del magenta

Contraste 

 

 

El objeto de la derecha tiene más contraste que el objeto de la izquierda

El contraste se define como la diferencia relativa en intensidad entre un punto de una imagen y sus alrededores.

Un ejemplo simple es el contraste entre un objeto de brillo constante sobre un fondo de un brillo constante. Si ambas superficies tienen el mismo brillo, el contraste será nulo, y el objeto tanto física como perceptivamente será indistinguible del fondo. Según se incrementa la diferencia en brillo el objeto será perceptivamente distinguible del fondo una vez alcanzado el umbral de contraste, que se sitúa alrededor del 0,3% de diferencia en brillo.

Triadas de color

Las tríadas se forman con tres colores equidistantes en una rueda particular. Otras ruedas de color usuales incluyen el Modelo de color RGB y el CMYK.

Esta triada de colores no es la generadora de la infinitud de todos los colores posibles de ser percibidos por el ojo o factibles de usarse en las artes gráficas, ya que permite una finita cantidad de subdivisiones. De esta triada por, ejemplo, no pueden obtenerse los colores llamados "pasteles" que son los que tienen agregado de blanco en diferentes proporciones.

Metamerismo (color)

El metamerismo es un fenómeno psicofísico definido generalmente como la situación en la cual dos muestras de color coinciden bajo unas condiciones determinadas (fuente de luz, observador, geometría...) pero no bajo otras diferentes.

El fenómeno en el cual se basa el metamerismo es que la coincidencia de color es posible incluso aunque la reflectancia espectral de las dos muestras sea diferente, por esto algunas concidencias de color pueden ser consideradas condicionales. Por otra parte, si dos muestras tienen el mismo espectro de reflexión, coincidirán cuando sean vistas en las mismas condiciones.

Tipos de metamerismo [editar]

El metamerismo de iluminancia es la forma de metamerismo más común. Se da cuando dos muestras coinciden cuando son vistas bajo un tipo de luz, pero no coinciden cuando son iluminadas por otra fuente de luz diferente.

El metamerismo geométrico se da cuando dos muestras coinciden vistas bajo un determinado ángulo de visión, pero no coinciden al variar este ángulo. Se da en muestras cuyo espectro de reflectancia sea dependiente del ángulo de visión.

El metamerismo de observador ocurre a causa de diferencias en la visión en color entre varios observadores. A menudo estas diferencias tienen un origen biológico, como, por ejemplo, que dos personas tengan diferentes proporciones de conos sensibles a la radiación de longitud de onda larga y de conos sensibles a radiaciones de longitud de onda más corta. Por esto, dos muestras con espectros diferentes pueden ser percibidas como la misma por un observador bajo unas ciertas condiciones de iluminación pero otro observador diferente no verá que coincidan.

El metamerismo de campo se da porque la proporción de los tres tipos de conos en la retina no varía sólo entre observadores, sino que para un mismo observador ésta proporción varía incluso dentro de su posición dentro de la misma. Así, un objeto luminoso de pequeño tamaño puede iluminar sólo la parte central de la retina, donde podrían estar ausentes los conos sensibles a las radiaciones de longitud de onda larga (o media o corta), pero al incrementar el tamaño de dicho objeto, aumenta la parte de la retina iluminada, activando conos sensibles a radiaciones de longitud de onda largas (o medias o cortas), cambiando por tanto la percepción subjetiva del color de ese objeto. Por tanto es posible que dos objetos que presenten el mismo color a una distancia, a otra distancia diferente aparezcan de color diferente.

Contraste simultáneo

Fenómeno de la percepción visual por el que los colores de una zona tienden a verse con la tonalidad, saturación o luminosidad contrarias a los colores que tengan las zonas cercanas. Dicho de forma pedestre: Los colores y tonos afectan a los colores y tonos que están a su lado dándoles un matiz contrario en brillo, saturación y color.

Así, en el ejemplo típico que se ve más arriba, el pequeño recuadro central morado parece más saturado y brillante en la imagen de la izquierda que en la de la derecha, donde parece más apagado y oscuro. Esto se debe a que el color circundante de la izquierda es menos saturado y más oscuro mientras que en la derecha es más saturado y brillante.

Igualmente, el recuadro central de la izquierda y el de la derecha tienen los mismos valores pero uno parece más oscuro que el otro.

Por el mismo fenómeno, en la imagen superior, el recuadro (B) parece mucho más oscuro que el recuadro superior (A) por influencia del entorno. En realidad son iguales ya que tienen exactamente la misma luminosidad y valores.

La percepción de un cambio del componente cromático o croma de un color en el sentido contrario dependiendo del entorno es menos fácil de percibir.

Resolución de imagen

La resolución de imagen indica cuánto detalle puede observarse en una imagen. El término es comúnmente utilizado en relación a imágenes de fotografía digital, pero también se utiliza para describir cuán nítida (como antónimo de granular) es una imagen de fotografía convencional (o fotografía química). Tener mayor resolución se traduce en obtener una imagen con más detalle o calidad visual. Para las imágenes digitales almacenadas como mapa de bits, la convención es describir la resolución de la imagen con dos números enteros, donde el primero es la cantidad de filas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo alto) y el segundo es la cantidad de columnas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo ancho).

Es bueno señalar que si la imagen aparece como granular se le da el nombre de pixelada.

La convención que le sigue en popularidad es describir el número total de píxeles en la imagen (usualmente expresado como la cantidad de mega píxeles), que puede ser calculado multiplicando la cantidad de columnas de píxeles por la cantidad de filas de píxeles. A continuación se presenta una ilustración sobre cómo se vería la misma imagen en diferentes resoluciones.

Para saber cuál es la resolución de una cámara digital debemos conocer los píxeles de ancho x alto a los que es capaz de obtener una imagen. Así una cámara capaz de obtener una imagen de 1600 x 1200 píxeles tiene una resolución de 1600x1200=1.920.000 píxeles, es decir 1,92 mega píxeles.

Además, hay que considerar la resolución de impresión, es decir, los puntos por pulgada (PPP) a los que se puede imprimir una imagen digital de calidad. A partir de 200 PPP podemos decir que la resolución de impresión es buena, y si queremos asegurarnos debemos alcanzar los 300 PPP porque muchas veces la óptica de la cámara, la limpieza de la lente o el procesador de imágenes de la cámara digital disminuyen la calidad.

Para saber cual es la resolución de impresión máxima que permite una imagen digital hay que dividir el ancho de esa imagen (por ejemplo, 1600 entre la resolución de impresión 200, 1600/200 = 8 pulgadas). Esto significa que la máxima longitud de foto que se puede obtener en papel para una foto digital de 1600 píxeles de largo es de 8 pulgadas de largo en calidad 200 PPP (1600/300=5.33 pulgadas en el caso de una resolución de 300 PPP). Una pulgada equivale a 2,54 centímetros.